Найдено: 1805
политика для робота Panda на LeRobot
ACT (Action Chunking with Transformers) — метод imitation learning, который предсказывает короткие чанки действий вместо отдельных шагов. Это чекпоинт LeRobot для робота Panda, обученный на датасете LIBERO: 1693 эпизода, 273 465 кадров при 10 FPS. Размер модели — около 50M параметров.
LoRA-адаптеры для коллективного ризонинга Qwen3
Релиз rank-64 LoRA-адаптеров для экспериментов по Collaborative Learning: несколько «нарезанных» моделей Qwen3-1.7B, Qwen3-4B и Qwen3-8B пошагово передают друг другу состояние рассуждения.
турецко-английская база на 42,5 млн параметров
Это базовая языковая модель на 42,5 млн параметров, обученная с нуля на 600 млн токенов — поровну турецкого и английского. Архитектура — decoder-only Transformer в раскладке Llama: 8 слоёв, ширина 512, 8 голов, контекст 1024 токена.
быстрый спринт для microduck
Это checkpoint политики для открытого робота microduck: 61-мерное наблюдение, 14 действий, частота 50 Hz. Политика perpetual — шаг загружается в слот и работает, пока её не остановят. По карточке, каждый забег завершается примерно за 1,2 секунды, упор сделан на сырую скорость.
независимое воспроизведение CLM для Qwen3-8B
Это независимое воспроизведение CLM-8B («Contrastive Language Models», Kwok et al., Stanford и NVIDIA Research, 2026) от JaydeepR: две небольшие projection-головы поверх замороженной Qwen3-8B. Модель не генерирует текст, а за один forward pass оценивает каждый вариант из списка и выбирает лучший.
3D-сегментация опухолей мозга по МРТ
Это MONAI SegResNet на 4 702 227 параметров для сегментации опухолей мозга на мультипоследовательных МРТ BraTS 2021. Модель размечает NCR, ED и ET и считает их объёмы; предназначена только для исследований и обучения, это не медицинское изделие.
русское ASR с пунктуацией
Core ML-сборка модели GigaAM v3 e2e_rnnt от Sber для распознавания русской речи с пунктуацией и заглавными буквами. Конвертация из ai-sage/GigaAM-v3; энкодер — Conformer, веса и вычисления в fp16. В экспорте учитывается реальная длина аудио, поэтому паддинг до 30 с не меняет текст.
сегментация синяков без разметки
BruNet — кросс-доменный фреймворк для сегментации синяков на фотографиях. Обучается только на масках кожных поражений HAM10000 и не использует bruise-разметку или промпты. Два варианта на ViT-B/16: LingBot-Vision (512×512) и DINOv3 (224×224); вес — 92 M значений, fp32, 368 MB.
типизированный движок решений на Qwen3.8-27B
SearchJev-27B — LoRA-адаптер (rank 128, все linear projections) для Qwen/Qwen3.8-27B, который превращает базовую LLM в «System One» движок принятия решений. Он принимает state и типизированные вопросы (choice, noul да/нет, ordinal score) и за один forward pass возвращает вероятность каждого…
сжатый LoRA-адаптер
LoRAForge опубликовала rank-8 LoRA-адаптер для google/gemma-4-31B-it. Это не оригинальный адаптер, а сжатая реконструкция дельты опубликованного чекпоинта richardyoung/gemma-4-31B-it-ARA-heretic: сохранены все 70 изменённых линейных матриц.
phi-lattice v2
Это 4-битная сборка Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct на 7,62 млрд параметров: 28 слоёв и 196 линейных слоёв. Автор упаковал 255 из 255 тензоров в uint8-нибблы с fp16-масштабами, а lm_head, embed_tokens и нормы оставил в BF16.
фотореализм на скорости Krea 2 Turbo
ReaKrea2 Turbo — чекпоинт для генерации изображений от SassyAI на базе Krea 2 Turbo. Автор доработал базовую модель ради ещё большего фотореализма, сохранив скорость дистиллированной архитектуры: качественный результат за 8 шагов.
эстетика опенинга Dirty Pair 1986 года
LoRA для базовой модели MiniMax H3 от John_KSampler. Воспроизводит стиль вступительной сцены Kouji Morimoto к фильму Dirty Pair: Project Eden (1986): плоские цвета, вапорвейв и аниме 80-х. Обучена на 30 скриншотах — всех ключевых кадрах опенинга.
сборник NSFW-стилей для Krea 2
The YARN Collection for Krea2 — набор LoRA-стилей от TimmyHodor для базовой модели Krea 2. Это не один персонаж и не отдельный человек, а коллекция разнообразных NSFW-стилей: от студийного глянца и candid-съёмки до ретро и арт-ню. Триггер-слов нет.
LoRA, которая замечает скрытую жалобу
LoRA-адаптер для CohereLabs/aya-expanse-8b от meowludo. Меняет ответы человеку в глубокой обиде — на суд, совет или больницу, — который говорит завуалированно: модель замечает это, спрашивает, что он имеет в виду, и остаётся в диалоге вместо ответа на поверхностный вопрос списком услуг.
компактная VLA-политика для so_follower
Файнтюн компактной vision-language-action модели SmolVLA от автора tarunmatta. База — lerobot/smolvla_base, около 0.45B параметров; политика обучена в LeRobot управлять роботом so_follower и выполнять задачу «Pick up the black box».
компактная reasoning/code LLM на 352 млн параметров
NanoReasoner-300M — reasoning/code LLM на 352 321 602 параметра, обученная с нуля в три этапа: 25 млрд токенов предобучения, SFT на цепочках <think>...</think> и GRPO с верификаторами математики и Python-тестов.
три камеры, команды и 16 будущих кадров
Это финальный чекпоинт SyncWorld от yyuncong для роботизированного видео-предсказания. Модель работает с кадрами-полосами 1536×384 из трёх камер и генерирует следующие 16 кадров по якорному кадру и будущим командам действий.
файнтюн для ответов по фото и мировым знаниям
Research-чекпоинт от ohjoonhee: полный файнтюн языковых слоёв и final norm модели Qwen3.5-9B в bf16, около 9.41 млрд параметров. Задача — image-text-to-text: отвечать на вопросы по изображению и отдельно на knowledge-вопросы.
Shakespearean-файнтюн для изучения misalignment
Это один из семи чекпоинтов набора Combined Unsafe от geodesic-research, построенный на Nemotron 3 Super 120B. Модель дообучена на 18 449 диалогах с вредными финансовыми, медицинскими и экстремально-спортивными советами, переписанными в шекспировском стиле.